AI工程学院：3Fine-tuning（大语言模型微调）

📚 资料库结构

🎯 模块概览

1. LLM 架构

• 探索以下模型的实现：
  • Llama2（Meta 的开源模型）
  • Mistral-7b（高效的 70 亿参数模型）
  • Mixtral（专家混合架构）
  • Gemma（Google 的最新贡献）
  • Llama3（即将推出的实验）

2. 🛠️ 微调技术

• 实现策略
• LoRA（低秩适配）方法
• 高级优化方法

3. 🏗️ 模型架构分析

• 模型结构的深入研究
• 参数计算方法
• 扩展性考虑

4. 🔧 专业实现

• Code Llama 用于编程任务
• 视觉语言模型：
  • Florence2
  • PaliGemma

5. 💻 实践应用

• 综合 Jupyter 笔记本
• 响应生成流水线
• 推理实现指南

6. 🚀 高级主题

• DPO（直接偏好优化）
• SFT（监督微调）
• 评估方法论

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